최근 생성형 AI 기반인 ChatGPT는 상업적·교육적 활용 가능성과 높은 효용가치 기대로 급격히 발전함과 동시에 여러 가지 우려와 문제점도 대두되고 있다. 본 연구는 ChatGpt의 품질이 사용자의 활용만족과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 부산경남지역 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 총 155명의 응답을 표본으로 SPSS 28.0 프로그램을 이용하여 검증하였다. 연구 결과, ChatGPT 품질 요소 중 신뢰성과 안정성은 활용만족과 지속적 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. ChatGPT의 활용만족은 지속적 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. ChatGPT의 신뢰성과 안정성, 지속적 이용의도간에에 활용만족은 긍정적인 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과로 ChatGPT의 품질요소 중 사용자의 지속적 이용의도에 영향을 미치는 요인을 제시함으로서 ChatGPT의 이용 촉진에 필요한 교육적·정책적 방향 제시에 기여고자 한다.
4차 산업혁명 시대에는 Chat GPT 등 AI 기술이 단순한 지원을 넘어 적극적으로 데이터를 분석하고 솔루션을 제공하는 수준으로 발전하였다. 이에 본 연구에서는 Chat GPT의 e-서비스 품질이 인식된 가치, 혁신성 및 후속 학습 결과에 미치는 영향에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구 결과 사용 편의성과 반응성은 중요하지 않았지만, 안전성과 신뢰성은 인지된 가치 및 혁신성에 긍정적인 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, 신뢰도와 인지된 가치 사이에는 부(-)의 영향관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Chat GPT가 가치 있고 혁신적인 것으로 Chat GPT를 통해 학습성과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 Chat GPT를 학술적으로 배포하는 데 지침이 필요하다는 점을 중요하게 보여주는 연구로 제시하고자 합니다. 또한, Chat GPT가 최근 도입된 점을 고려하면 좀 더 세부적인 연구가 필요하다고 판단되어 집니다.
Recently, interest in ChatGPT has been increasing. This study investigated the factors influencing the satisfaction of users using ChatGPT service, a chatbot system based on artificial intelligence technology. This paper empirically analyzed causality between the four major factors of service quality, system quality, information quality, and security as independent variables and user satisfaction of ChatGPT as dependent variable. In addition, the mediating effect of reliability between the independent variables and user's satisfaction was analyzed. As a result of this research, except for information quality, among the quality factors, security and reliability had a positive causality with use satisfaction. Reliability played a mediating role between quality factors, security, and user satisfaction. However, among quality factors, the mediating effect of reliability between service quality and user's satisfaction was not significant. In conclusion, in order to increase user satisfaction with new technology-based services, it is important to create trust among users. The research results sought to emphasize the importance of user trust in establishing development and operation strategies for artificial intelligence systems, including ChatGPT.
This study investigates the effects of ChatGPT's quality characteristics (service and information) on purchase intention and word of mouth intention. We distributed questionnaires among domestic men and women aged in their 20s and 30s who had experience of using ChatGPT. A total of 222 responses were subjected to frequency analysis, factor analysis, correlation analysis, and multiple linear regression analysis using the IBM SPSS statistical program version 26. The major findings were as follows: (1) The factors of service quality were categorized as Tangibility, Reliability, Empathy, and Assurance, while the factors of information quality were categorized as Recency, Accuracy, and Usefulness. (2) Among the service quality factors of ChatGPT, two factors (Reliability and Empathy) significantly impacted purchase intention, and three factors (Tangibility, Reliability, and Empathy) significantly affected word of mouth intention. (3) Among ChatGPT's information quality factors, two factors (Usefulness and Recency) had a significant effect on purchase intention, and two factors (Usefulness and Accuracy) exerted a significant influence on word of mouth intention. (4) Purchase intention had a significant effect on word of mouth intention.
AI의 발달과 함께 2022년 등장한 인공지능 챗봇인 Chat GPT는 다양한 분야에 급속도로 확산하며 활용성을 넓혀가고 있다. 본 연구는 대학생을 대상으로 Chat GPT에 대한 지속사용 의도를 기술수용모델로 살펴보고 미래의 학습 방향에 관한 제언을 하고자 연구되었다. 연구 결과 Chat GPT의 특징들은 모두 대학생들의 인지된 유용성과 인지된 용이성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 Chat GPT의 특징 중 시스템 품질과 상대적 이점은 지속사용 의도에 직접적인 영향을 주지 못했다. 다만, 인지된 유용성과 인지된 용이성을 매개할 경우 영향을 미치는 것으로 확인할 수 있었다. Chat GPT에 대한 인지된 유용성과 인지된 용이성은 지속사용 의도에 긍정적인 영향을 검증하였다.
ChatGPT significantly broadens the application of artificial intelligence (AI) services across various domains, with one of its primary functions being assistance in programming and coding. Nevertheless, due to the short history of ChatGPT, there have been few studies analyzing its coding capabilities in Korean higher education. In this paper, we evaluate it using exam questions from three foundational programming courses at S University. According to the experimental results, ChatGPT successfully generated Python, C, and JAVA programs, and the code quality is on par with that of high-achieving students. The powerful coding capabilities of ChatGPT imply the need for a strict prohibition of its usage in coding tests; however, it also suggests significant potential for enhancing practical exercises in the educational aspect.
The integration of ChatGPT, an AI-powered language model, is causing a profound transformation within the food industry, impacting various domains. It offers novel capabilities in recipe creation, personalized dining, menu development, food safety, customer service, and culinary education. ChatGPT's vast culinary dataset analysis aids chefs in pushing flavor boundaries through innovative ingredient combinations. Its personalization potential caters to dietary preferences and cultural nuances, democratizing culinary knowledge. It functions as a virtual mentor, empowering enthusiasts to experiment creatively. For personalized dining, ChatGPT's language understanding enables customer interaction, dish recommendations based on preferences. In menu development, data-driven insights identify culinary trends, guiding chefs in crafting menus aligned with evolving tastes. It suggests inventive ingredient pairings, fostering innovation and inclusivity. AI-driven data analysis contributes to quality control, ensuring consistent taste and texture. Food writing and marketing benefit from ChatGPT's content generation, adapting to diverse strategies and consumer preferences. AI-powered chatbots revolutionize customer service, improving ordering experiences, and post-purchase engagement. In culinary education, ChatGPT acts as a virtual mentor, guiding learners through techniques and history. In food safety, data analysis prevents contamination and ensures compliance. Overall, ChatGPT reshapes the industry by uniting AI's analytics with culinary expertise, enhancing innovation, inclusivity, and efficiency in gastronomy.
ChatGPT, a leader in generative AI, can use natural expressions like humans based on large-scale language models (LLM). The ability to grasp the context of the language and provide more specific answers by algorithms is excellent. It also has high-quality conversation capabilities that have significantly developed from past Chatbot services to the level of human conversation. In addition, it is expected to change the operation method of the tourism industry and improve the service by utilizing ChatGPT, a generative AI in the tourism sector. This study was conducted to explore ChatGPT trends and paradigms in tourism. The results of the study are as follows. First, keywords such as tourism, utilization, creation, technology, service, travel, holding, education, development, news, digital, future, and chatbot were widespread. Second, unlike other keywords, service, education, and Mokpo City data confirmed the results of a high degree of centrality. Third, due to CONCOR analysis, eight keyword clusters highly relevant to ChatGPT in the tourism sector emerged.
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.
본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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